Pourquoi les agents d'IA échouent sans une base de données adéquate et comment y remédier

Si votre mission consiste à aider votre organisation à intégrer des agents d'IA pour accélérer ses processus, vous devez commencer par les bases – et cela signifie rendre vos données disponibles pour l'IAL’IA agentique se développe en fonction de la qualité des données, comme l’explique Niels Zeilemaker, directeur technique mondial de Xebia.

« Si vous n’y pensez pas, vous pouvez créer le meilleur agent, mais il ne parviendra jamais à trouver les données correctes ; il risque de mal interpréter les données, ou de fusionner différents champs qui ne devraient jamais être liés », explique Zeilemaker.Ces erreurs ne sont pas nécessairement imputables à l'agent. C'est plutôt la faute de votre infrastructure, qui n'est pas encore prête pour les agents d'IA."

📊 Le rôle crucial du catalogage des données

Un aspect à prendre particulièrement en considération, note Zeilemaker, est catalogage des donnéesCe n'est pas un concept nouveau, mais la donne change pour les agents. « Si vous créez un catalogue de données pour une organisation composée uniquement d'humains, il y a toujours une solution de repli », explique-t-il. « S'il y a un élément mal documenté, vous pouvez appeler un collègue et obtenir de l'aide en douce pour savoir comment exploiter ces données. »

Les agents n'ont pas de solution de contournement. Ils doivent se fier au catalogue de données, à ce qui y est écrit, et si la description est erronée, ils ne pourront pas intervenir.

🎯 L'approche de Xebia en matière de transformation par l'IA

L'objectif de Xebia est d'aider les organisations à transformer leur stratégie d'IA en solutions opérationnelles qui accélèrent leur transformation. Parmi les valeurs fondamentales de l'entreprise figurent le respect des personnes et une qualité sans compromis, mais la plus importante, selon Zeilemaker, est sans doute… partage des connaissances – comme lors d’événements tels que TechEx Global North America, auquel Xebia a participé.

« Je pense que le partage des connaissances est très important pour nous, et cela nous permet également d'avoir une longueur d'avance, de nous adapter rapidement aux nouveaux changements du marché, car tout le monde a cette envie de découvrir de nouvelles choses et de partager ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas », déclare Zeilemaker.En misant beaucoup sur le partage des connaissances et l'innovation, nous essayons également de choisir quelques domaines dans lesquels nous voulons faire autorité."

🏗️ Construire les fondements de l'IA

Les données et l'IA constituent manifestement l'un de ces domaines. Lors du salon AI & Big Data Expo, Zeilemaker a expliqué aux participants comment bâtir cette base d'IA et unifier leurs environnements de données fragmentés. Il s'agissait d'un exposé sincère sur la manière dont… L'association d'agents d'IA spécialement conçus à cet effet et d'une ingénierie experte permet de condenser un délai de 12 à 24 mois en un engagement à prix fixe et assorti d'étapes clés..

Le fil conducteur de tout cela est ce que Xebia appelle Fondation de données agentiques (ADF)Cette solution étend la plateforme de données pour héberger des agents et les exploiter aussi bien dans les interactions avec les clients que dans les processus internes. Si la migration des plateformes existantes vers les plateformes modernes a toujours suscité un vif intérêt, Xebia constate que de plus en plus de clients recherchent une approche permettant une migration plus rapide et plus fiable vers les plateformes de données. Zeilemaker explique que c'est dans ce contexte que consultants et clients développent conjointement la solution.

« Les agents doivent se fier au catalogue de données et à ce qui y est écrit – et si la description est erronée, les agents ne pourront pas effectuer la mission. »

« Après avoir effectué les migrations à l'ancienne, et en avoir accéléré certaines grâce au codage LLM, nous intégrons maintenant cela à la plateforme de données, en tirant parti du contexte supplémentaire qu'elle peut fournir pour accélérer encore davantage les migrations », explique-t-il.

C’est cette expérience accumulée qui a façonné le tout. Axe Xebia : Fondation de données agentiques, la solution de Xebia pour aider les entreprises à rendre leurs données compatibles avec l'IA plus rapidement que toute autre alternative.

⚙️ Xebia ACE : Ingénierie logicielle native de l’IA

Une autre arme dont Xebia dispose dans son arsenal est Xebia ACE : Ingénierie logicielle native de l’IA, un cadre qui intègre l'IA tout au long du cycle de vie du développement logiciel (SDLC) d'une organisation. Correctement mis en œuvre, La mise en œuvre peut être accélérée jusqu'à 40 %, tandis que les coûts de transformation des systèmes existants sont réduits jusqu'à 70 %..

Zeilemaker souligne que Xebia ACE est particulièrement utile aux grandes entreprises qui « souhaitent peut-être conserver une gouvernance ou une méthode de travail spécifique lors du cycle de vie du développement logiciel ». Mais il y a un enjeu plus vaste. Zeilemaker prend l'exemple du « vibe coding ». « Si l'on considère le vibe coding, tout le monde peut créer une application, mais personne n'ose réellement les déployer en production », explique-t-il.Si vous optez pour ACE, vous bénéficierez toujours de nombreux avantages liés à l'accélération des LLM, tout en conservant la même qualité de résultats finaux qu'auparavant."

« Si vous souhaitez passer à l'utilisation de LLM dans le codage, Xebia ACE vous fournira un excellent cadre de travail, sans les risques ni les inconvénients liés à la mise en place de LLM en laboratoire opaque, en espérant que tout se passe bien et en perdant au passage un certain contrôle ou une certaine gouvernance », ajoute Zeilemaker.

🔒 Sécurité et contrôle dans le développement piloté par l'IA

Pour les entreprises, ce contrôle est essentiel. Avec la quantité considérable de code généré, le cycle de vie du développement logiciel piloté par l'IA pourrait devenir une faille de sécurité en raison de vulnérabilités. Zeilemaker estime que l'industrie doit encore trouver des solutions, mais note avec intérêt la récente initiative d'Anthropic de mettre à disposition un outil de révision des demandes de fusion.

« C'est une affaire intéressante, dont nous verrons probablement d'autres exemples », dit-il.Il y aura des revues de demandes de fusion très longues, que vous appliquerez à chaque nouvelle mise en production. Ensuite, vous ajouterez un membre très expérimenté de l'équipe, un LLM, à votre processus, qui effectuera une sorte de revue par un tiers."

« Je pense que c'est un angle intéressant qui nous permettra de voir davantage de choses à l'avenir. »

🚀 La voie à suivre

En fin de compte, quel que soit le stade de leur parcours, de l'évaluation de leur niveau de préparation en matière de données à la mise en œuvre, Xebia permet de poser les bases solides et de créer les transformations nécessaires..

Photo par Fabio sur Unsplash